计算机视觉微调：Trainer 配置
您已经准备好数据集，并将预训练模型适配到了新的类别，现在是时候配置您的 Trainer 了。
transformers 库中的 TrainingArguments 和 Trainer 已加载。模型（model）和数据集（dataset）也已按您之前的配置加载完毕。
本练习是课程的一部分
使用 Hugging Face 的多模态模型
练习说明
- 将学习率调整为
6e-5。 - 将模型、训练数据和测试数据提供给
Trainer实例。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
training_args = TrainingArguments(
output_dir="dataset_finetune",
# Adjust the learning rate
____,
gradient_accumulation_steps=4,
num_train_epochs=3,
push_to_hub=False
)
trainer = Trainer(
# Provide the model and datasets
model=____,
args=training_args,
data_collator=data_collator,
train_dataset=____,
eval_dataset=____,
processing_class=image_processor,
compute_metrics=compute_metrics,
)